摸鱼巨匠🔨 (@SunNeverSetsX)

有人用 Fable 5 搭了一个超级 Nice 的网站，平滑滚动、动画、过渡，全用 Fable 5 完成。 我试了一下，流程也不复杂： 1. 先去 Mobbin 或 Godly 找个你喜欢的网站风格，截图下来。 2. 去 Aceternity UI 或者 Magic UI 拖那些现成的动画块（滚动揭示、视差、渐变） 3. 把步骤 1 的截图和步骤 2 的组件引用放进去，告诉 Fable 5 你要哪些部分以及滚动行为，让它先规划再动手 4. 动画工具选择 首选 GSAP + ScrollTrigger：适合复杂视差、pin、scrub 动画 备选 Framer Motion：React 组件内用 whileInView + variants 更快，适合简单 reveal 5. 细化迭代。这一步就是根据你自己的感受继续去改善。比如说我自己的“Hero 的视差太快，把背景移动幅度减半”

作为一名撸毛人、AI 深度使用者、自媒体运营者，纯净 IP 对我来说真的是至关重要的 最近 IPFLY 的供应商找到我，想跟我合作一条宣发，一开始我是拒绝的 但是他们自信地说，可以先测评一下他们的产品，再做决定 我先后使用了 同时，我也向官方申请了双重折扣： 1.走我链接有优惠： 2.另外我再向官方申请了 85 折优惠，这个限量300个，大家尽快领取 优惠码：LHBNBA 这两个优惠走起来，基本一个优质纯净IP 一个月就只需要 2.4U 以下是测评的结果： 1.Ping0（图1） 各类数据显示，IP 非常优质 2. Scamalytics（图2） 欺诈度为0 除此之外，我还用IPdata和 无论你是 AI 玩家、撸毛博主、自媒体运营、跨境电商养号等等都非常适用

我的跨境电商自动化运营日记（二） 最近两个月，我一直在尝试做一个开品分析 Agent。很多时候一个产品做不起来，不是广告没打好，而是产品从一开始就选错了。 而且，我发现大部分卖家的选品流程其实非常低效：打开 Amazon、看 Best Seller、 Helium10、 Jungle Scout、 TikTok，然后凭经验判断能不能做。虽然看起来专业，但本质上仍然是人工分析。 于是我开始想，能不能把整个开品流程拆解成一条数据流水线？让 AI 自动完成。 最近基于 Hermes 做出了第一版系统。 整体流程如下： Amazon Listing → Review Mining → Pain Point Analysis → Demand Validation → 1688 Supplier Scan → Profit Simulation → Go / No-Go 整个流程最重要的一步是评论挖掘。因为销量告诉你什么产品卖得好，而评论告诉你为什么卖得好以及为什么卖得不够好。这是机会所在。 第一层：评论挖掘 我抓取 Amazon 前50个 Listing，累计约 3 万条 Review，然后通过 Hermes 调用分析链路： 先进行 Embedding，再进行聚类，最后提取高频抱怨。 这里有个有意思的发现，很多卖家喜欢分析五星好评，实际上最有价值的是三星评论。 因为一星评论往往是情绪发泄，五星评论往往过于笼统，三星评论反而最容易暴露产品真实缺陷。 比如说我看到有个 Portable Blender 类目。Agent 最终发现：电池续航不足、清洗困难、无法处理冰块。这三个问题占全部负面反馈的 42%。 这时候其实就不用再去分析了，而是要去验证市场上是否已经有人解决这些问题。 第二层：需求验证 很多选品工具喜欢展示搜索量，但搜索量经常会骗人。 真正有价值的是：需求增长是否来自真实购买意图。 所以我让 Hermes 同时分析：Amazon Search Trend、TikTok 视频增长、Reddit 讨论量 如果只有 TikTok 数据上涨。 系统会判定：可能是短期流量驱动。 如果 Amazon 搜索量同步上涨，则说明真实需求正在增长。 这一步帮我过滤掉大量伪需求产品。 第三层：供应链匹配 这是很多 AI 选品项目做得最差的一步。 发现需求很容易，找到能赚钱的供应链很难。 我的做法是：直接抓取 1688 和 Alibaba。 分析工厂数量、MOQ、成本区间、发货周期，然后让 Hermes 自动生成 BOM 风险评估。 比如说：如果一个产品只有两三家工厂能生产。即使需求很好，系统也会降低评分，因为供应链风险太高。 第四层：利润模拟 这一步不是预测销量，而是预测失败。 我给 Hermes 建立了一个利润模型。 默认模拟三种场景： 1.广告成本上涨20% 2.客单价下降10% 3.物流成本上涨15% 如果产品在三种情况下仍然盈利，才会进入推荐列表。 这目前是整个系统最重要的规则，不知道能不能跑通，后面再随机应变 基本思路，先保住本金，再往外延伸利润 因为我发现往往毁了一个卖家的是低估了风险.... 暂时先写这么多

作为一名 Web3 x AI 博主，看到 Apodex 这个产品时，感到非常惊喜！ 原因很简单：它不像普通 AI 搜索工具，更像一个真正能参与链上投研流程的研究助手。 做 Web3 调研，最痛苦的从来不是“找不到信息”，而是信息太多、太碎、太冲突。 我之前研究一个 AI Agent 项目时，就遇到过很典型的情况： 项目方说自己用户增长很快，社区也在疯狂转发，KOL 都在说它是下一个叙事龙头。 但我去看链上数据时，发现新增地址很多都是短周期交互地址，行为路径高度相似，资金来源也集中在少数几个钱包。表面上看是用户增长，深挖下去更像是任务激励和刷量行为。 另一次做协议调研时，项目宣传自己收入增长很快，但我追踪合约交互和资金流后发现，部分收入可能来自内部循环或短期补贴，并不能证明产品真的形成了稳定需求。 这类问题非常折磨人。 因为官网、白皮书、KOL 观点、链上数据、GitHub 更新、社区反馈，每一类信息单独看都可能有道理，但放在一起却经常互相矛盾。 更麻烦的是，普通 AI 很容易把这些材料拼成一份看起来很专业的报告，但关键结论并没有真正验证。 这就是 Web3 投研里最危险的东西：虽然不是胡说，而是一种“伪正确” 报告结构完整、语气自信、引用很多，但真正决定项目价值的几个问题，比如用户是不是真实、收入能不能持续、token 是否有必要、链上行为是否支持叙事，往往没有被严格验证。 Apodex 最让我感兴趣的地方，正是它把这个问题作为核心来解决。它不是简单帮你生成一份报告，而是围绕复杂问题建立一套验证流程。 Apodex 的 Heavy-Duty 架构，更像一支研究团队：主 Agent 负责拆解问题，多个子 Agent 分别查资料、做对比、找证据、处理冲突，最后再由独立 verifier 检查结论是否真的站得住。 这和普通 Agent 最大的区别在于：它不是让同一个模型自己写、自己查、自己反思，而是把“生成”和“核查”两个环节拆开。 这对链上投研非常关键。 比如我研究一个项目时，真正需要的不是“这个项目怎么样”这种笼统回答，而是： 链上活跃是不是真实用户？ 收入增长是否有可持续需求支撑？ 项目叙事和实际产品是否一致？ 代币机制是否真的捕获价值？ 同赛道对比里，它的优势到底是技术、生态，还是单纯营销？ 这些问题没有标准答案，只能靠多来源交叉验证。 Apodex 的价值就在这里：它会尽量让每个判断回到证据链，而不是停留在叙事层面。 它关注的不是“答案看起来是否专业”，而是“这个答案是否真的解决了原问题”。 我觉得这正是我在做项目研究最想 AI 拥有的能力。 因为未来的信息只会越来越多，AI 生成内容也会越来越多。真正稀缺的不是总结能力，而是验证能力；不是把公开信息重新包装一遍，而是从混乱信息里发现真正可信的信号。 所以 Apodex 的定位很明确： 它不是普通写作工具，也不是普通搜索工具，而是一个面向复杂问题的 verified deep research agent。 对 Web3 投研来说，它最适合用来做项目尽调、链上数据解释、赛道对比、叙事验证和风险排查。 如果说过去的 AI 更多是在帮我们生成内容，那么 Apodex 代表的方向，是让 AI 开始帮我们接近真相。 这也是我为什么认为 Apodex 值得大家的关注，不仅仅是 Web 3 投研，也适合所有需要跨来源验证、处理复杂证据链的高价值研究场景，比如项目尽调、金融分析、法律合规、医药文献综述和前沿科研探索。 官网： GitHub： Discord：

所有进行 AI 半导体投资的朋友们，都应该好好看看这篇雄文 它不是在预测明天会涨多少，而是教你拆开整个产业链 整篇推文从解释 HBM 是什么、为什么对 AI GPU 这么重要，到 SK 海力士和三星/美光的堆叠方案、工艺细节，深刻论证了为什么海力士能做到 50% 的市占率 但是文章没有到此就结束，而是继续向下游拆解，讨论封装环节，比如说 CoWoS 已成熟量产、CoPoS 面板级还在发展，可以说自上而下带你一遍看懂了 AI 半导体整个供应链的技术差异、产品护城河和投资决策逻辑 HBM 目前仍是 AI GPU 最紧缺的环节之一，三大厂产能基本卖断货到 2026 年底甚至更久。理解工艺差异，就能判断谁能持续拿订单、谁在追赶、谁会被甩开

做交易的最怕的就是这种情况： 赚了 99 次，第 100 次全部亏光。 在 AI Trading 这条路上探索了这么久，我也是严防 Agent 在交易中出现这种情况。 甚至 AI Trading 还有进一步的问题，因为大模型有幻觉。 为了参加黑客松活动，我一直在思考合适的 Harness 去约束 Agent 终于，我看到了 VergeX 这个项目，它完美地帮我补上了这个风控层。 VergeX 中，提供了非常明确的风控结构，例如最大杠杆、最小盈亏比、最低置信度等，直接从代码层去硬约束 Agent 的交易 更关键的是，VergeX 的策略模块不是简单把 AI 的回答直接拿去下单，而是会解析 AI 输出、校验 JSON 决策、检查 action 类型、杠杆范围、仓位大小、止损止盈、盈亏比、confidence 等字段 这种做法非常符合了我对 Agent 风控层的约束模板，既对策略输出直接进行约束，也拒绝了大模型幻觉问题的出现。 此外，我还在 VergeX 中发现了很多意想不到的收获，比如说： 1. 完整决策日志，方便复盘 这条很有价值。 AI 基于什么数据判断？ 是否超过杠杆/仓位/保证金限制？ 如果出错，是模型判断错，还是执行接口错？ 这些问题，都是做 AI Trading 中经常会遇到的。 VergeX 交易日志中保存的，是当时 AI 看到了什么数据、被什么规则约束、输出了什么结构化决策、风控如何处理、最后有没有执行成功。 这种结构化的日志，不是简单的交易回测，而是帮助我们在更深层次地解决 Agent Trading 中出现的问题。 2. 多模型评估策略 VergeX 中有一个理念我非常喜欢：我不迷信某一个大模型最强，而是把不同模型放到同一套交易环境中比较。 实际上我跑下来也是这样，各大模型有他们擅长的能力： Qwen 偏擅长技术面； Claude 更谨慎； Grok 可能更关注市场叙事； DeepSeek 可能给出另一种风险解释 VergeX 的多模型评估策略就是这样，通过多个 AI Trader 在同一场景跑、多个 AI 模型互相辩论分析、用 AI models 跑历史策略回测等多种方式，进一步完善了我现有的 AI Trading 模型。 近期会进一步把 VergeX 的框架进一步融入到我现有的 AI Trading 的执行层中。 如果你有更好的想法，也欢迎交流交流

今天偶然刷到 BitGet 的这个 AI 黑客松，看了一下奖池，有点吸引。只要入选，就有 800U，第一名能有 1500U，所以我打算参赛！ 作为一名深度探索 AI x Trading 的践行者，这几个月自己也 Vibe Coding 出来不少小作品，所以我相信不少思路是能套用到本次比赛上的，这也是我这次打算参赛的重要原因之一 虽然我在 AI Trading 这条路上做了不少探索，但是说实话我压力还是比较大的。 因为 @Bitget_AI 这边提供了非常多的基建和工程脚手架，比如说Bitget Agent Hub 直接给 AI 开发者提供了交易工具包，Bitget Playbook 让交易者用自然语言就可以描述交易思路、策略和各种回测。 AI 时代就是这样，只需要你有想法，剩下的就是寻找能展现你自身的平台 大家加油！一起在 #BitgetHackathon# 中进个好名次！